前言

近年來，人工智能的發(fā)展勢如破竹，人工智能專業(yè)教育體系正在加速建設(shè)和完善中，但在人工智能專業(yè)的教學實踐中發(fā)現(xiàn)，實驗課程作為其中的重要一環(huán)卻還未引起足夠重視： 缺乏相應(yīng)的系統(tǒng)性實驗教材，缺乏相關(guān)實驗教學經(jīng)驗，亟待建立與理論教學體系相呼應(yīng)的實驗教學體系。本書既是應(yīng)需求而作，也是對本團隊十余年人工智能實驗教學經(jīng)驗的總結(jié)，同時又是對人工智能實驗培養(yǎng)體系的探索和實踐。本書選取了部分人工智能在實際生活中有趣的應(yīng)用作為實驗素材，并從理論到實現(xiàn)過程對這些應(yīng)用進行了詳細的講解說明，希望能為廣大的人工智能學習者了解人工智能理論并完成相關(guān)實驗提供指導(dǎo)，也期待本書能為人工智能專業(yè)實驗課程體系建設(shè)“拋磚引玉”。

人工智能就是讓計算機仿照人的大腦來工作，目的是使計算機擁有模擬、延伸和發(fā)展人類認知世界的能力。深度學習是實現(xiàn)人工智能的一個重要方法，它是一種以多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為架構(gòu)，對數(shù)據(jù)進行表征學□□方法，在過去幾十年的發(fā)展歷程中，針對不同的問題，各具特色的深度學習框架和算法不斷涌現(xiàn)，成就了如今的人工智能時代。本書的實驗內(nèi)容涵蓋了圖像、語音、文本和□□等人工智能技術(shù)廣泛應(yīng)用的多個領(lǐng)域，涉及識別、分類、檢測、預(yù)測、跟蹤和三維重建等多類實驗任務(wù)； 人工智能實驗的基礎(chǔ)理論部分介紹了不同實驗所涉及的深度學習模型框架的理論、發(fā)展及功能； 實驗部分闡述了實驗背景、原理、操作步驟、數(shù)據(jù)、評估準則、所應(yīng)用的平臺及系統(tǒng)環(huán)境等內(nèi)容，讀者可在了解理論的基礎(chǔ)上根據(jù)實驗部分的描述獨立完成相關(guān)實驗，從理論到實踐來體會人工智能之美、人工智能之趣、人工智能之于社會生產(chǎn)生活的深刻影響。

本書的主要特點如下： 

（1） 理論性、實踐性與創(chuàng)新性相結(jié)合。本書反映人工智能新發(fā)展、新知識、新技術(shù)、新方法的科研成果轉(zhuǎn)化為適合實驗教學的基礎(chǔ)實驗，內(nèi)容和章節(jié)設(shè)計新穎，以使讀者懂理論、會應(yīng)用、能創(chuàng)新為目標，涵蓋理論思想、實踐應(yīng)用以及方向展望，既能幫助讀者夯實基礎(chǔ)理論，又能鍛煉基本算法實現(xiàn)技能，培養(yǎng)人工智能技術(shù)創(chuàng)新意識、創(chuàng)新能力和創(chuàng)新精神。

（□） 先進性與新穎性并舉。本書所選取的實驗既是人工智能技術(shù)發(fā)展中前沿、新穎的應(yīng)用，也是與大眾日常生活密切相關(guān)的實際問題，如聊天機器人、語音識別、圖像修復(fù)等。其中一些實驗涉及比較有意趣的應(yīng)用，如老照片上色、年齡判斷、語義生成風景圖、人物年齡判斷及情緒預(yù)測等； 還有一些實驗涉及復(fù)雜系統(tǒng)構(gòu)建，如智慧城市、安防領(lǐng)域中應(yīng)用較多的目標檢測、□□目標跟蹤等。

（3） 與理論教學相呼應(yīng)。本書所選取的實驗涵蓋了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論教學的基本內(nèi)容，通過這些實驗?zāi)軌蚴棺x者加深理解以及鞏固基本概念和理論，熟悉和掌握深度網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)典結(jié)構(gòu)、訓練方法、優(yōu)化方法等，為進一步學習人工智能理論課程打下堅實基礎(chǔ)。

（4） 注重趣味性，極具實操性。本書選擇使用活潑生動的描述方式代替生硬的專業(yè)表達來對實驗進行介紹，一方面有利于讀者對內(nèi)容的理解，另一方面拉近作者與讀者的距離，希望給讀者以現(xiàn)場教學的感覺。與此同時，本書對選取的每一個實驗均進行了詳盡的介紹和分析，特別注重實驗過程的完整描述，讀者可以使用本書自行完成相關(guān)實驗，在此過程中提升人工智能實驗的能力。

（5） 具有開拓性、□□性。本書是對人工智能人才培養(yǎng)實驗教材建設(shè)及體系建設(shè)的探索。

（6） 符合人工智能發(fā)展的特質(zhì)與人才培養(yǎng)的需求。本書的編寫著眼于產(chǎn)學研相結(jié)合的實驗體系建設(shè)，將教學科研成果轉(zhuǎn)化為實驗內(nèi)容，將實驗?zāi)Ｐ驮�理、實際操作過程以及實際應(yīng)用成果深度結(jié)合，旨在培養(yǎng)創(chuàng)新能力與應(yīng)用技能相協(xié)調(diào)統(tǒng)一的人才。

（7） 研發(fā)相關(guān)實驗系統(tǒng)與平臺。團隊研發(fā)了涵蓋本書內(nèi)容的人工智能實訓平臺，為讀者提供了實驗環(huán)境及教學資料。讀者可以使用該平臺進行完整實驗操作及相應(yīng)環(huán)節(jié)。

本書的實驗內(nèi)容安排采用了更為靈活的方式，無先后之分，每一章為一個獨立實驗，涵蓋從研究背景、理論原理到結(jié)果分析的完整表述，使用范圍和場景更廣泛，可以作為人工智能、智能科學與技術(shù)、人工智能與信息處理、機器人工程、模式識別與智能系統(tǒng)、人工智能技術(shù)服務(wù)、大數(shù)據(jù)采集與管理等專業(yè)的�？啤⒈究萍把芯可�選用及參考的實驗教材，也可以作為補充學□□工具書籍； 適宜全面、順序地閱讀或教學，也可根據(jù)實際所需進行選擇性使用； 讀者可以是有一定專業(yè)知識儲備的科研人員或從業(yè)者，也可以是人工智能的興趣愛好者及初識人工智能的學生。

全書內(nèi)容及實驗體系由焦李成、孫其功、田小林、侯彪、李陽陽等策劃、設(shè)計和統(tǒng)稿，□□章內(nèi)容由馬成聰慧、馮拓撰寫，第□章由胡冰楠、馮拓撰寫，第3章由王嘉榮、高艷潔撰寫，第4章由趙嘉璇、黃鐘健撰寫，第5章由游超、李小雪撰寫，第6章由宋雪、楊靜怡撰寫，第7章由邵奕霖、高艷潔撰寫，第8章由郭志成、馮雨歆撰寫，第9章由李云、李小雪撰寫，□□0章由李莉萍、施玲玲撰寫，□□1章由聶世超、楊靜怡撰寫，□□□章由尹淑婷、黃鐘健撰寫，□□3章由耿雪莉、馮雨歆撰寫，□□4章由張艷、楊育婷撰寫，□□5章由于正洋、楊育婷撰寫，□□6章由王燕、李英萍撰寫，□□7章由武永發(fā)、施玲玲撰寫，□□8章由楊雨佳、李英萍撰寫。在此特別感謝王丹、施玲玲、李秀芳、劉昕煜等老師和同學的幫助及辛勤勞動。

人工智能技術(shù)發(fā)展迅猛且涉及領(lǐng)域繁雜，而編者水平有限，本書中難免有不足之處，懇請各位專家及廣大讀者批評指正。

編者